数据预处理

读取数据集

将数据集按行写入CSV文件中。

import os

os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000\n')
    f.write('4,NA,178100\n')
    f.write('NA,NA,140000\n')

[从创建的CSV文件中加载原始数据集]

# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
# !pip install pandas
import pandas as pd

data = pd.read_csv(data_file)
print(data)

   NumRooms Alley   Price
0       NaN  Pave  127500
1       2.0   NaN  106000
2       4.0   NaN  178100
3       NaN   NaN  140000

处理缺失值

[为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和删除法]

• 插值法用一个替代值弥补缺失值
• 而删除法则直接忽略缺失值。

# 使用插值法处理缺失值
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

   NumRooms Alley
0       3.0  Pave
1       2.0   NaN
2       4.0   NaN
3       3.0   NaN

[对于inputs中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。]

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

   NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
0       3.0           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1

转换为张量格式

[现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。]

import torch

X = torch.tensor(inputs.to_numpy(dtype=float))
y = torch.tensor(outputs.to_numpy(dtype=float))
X, y

(tensor([[3., 1., 0.],
         [2., 0., 1.],
         [4., 0., 1.],
         [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500., 106000., 178100., 140000.], dtype=torch.float64))

内容声明
本文基于开源教材《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning, 作者：Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li、Alexander J. Smola 等）整理，原始项目地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh。
在整理过程中对部分内容进行了删改和补充，仅用于个人学习与交流，版权归原作者所有。